1. Trang chủ
  2. Luận Văn - Báo Cáo

Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ

85 981 1
Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

. database), cơ sở dữ liệu không gian (spatial database), cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện (multimedia database), cơ sở dữ liệu text & www, .v.v. b) Phân loại dựa trên loại tri thức khám phá: tóm tắt. làm việc của phƣơng pháp với các cụm có hình dạng phức tạp, kiểu dữ liệu trong không gian đa chiều, phƣơng pháp phân cụm dữ liệu dạng số và dữ liệu dạng khác trong cơ sở dữ liệu 4- Các yêu cầu. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ PHAN THỊ HỒNG THU KHÁM PHÁ TRI THỨC TRONG DỮ LIỆU KHÔNG GIAN DỰA TRÊN MẬT ĐỘ LUẬN VĂN THẠC SỸ Người hướng dẫn: TS. Hoàng Xuân Huấn

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:46

Xem thêm: Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ, Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ, 1- Phương pháp phân hoạch (Partitioning methods)., III- PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỰA VÀO MẬT ĐỘ DBSCAN, 2- Bổ đề chứng minh tính đúng đắn của DBSCAN:, 2) Cận dưới và cận trên của LOF, 2- Xác Định Miền Của Minpts., 2- Dữ Liệu Cần Sử Dụng, 3) Nguồn dữ Liệu, Chuẩn Bị Dữ Liệu, 4) Ước lượng dữ liệu, 5) Phương Pháp Kỹ Thuật Để Khai Phá Dữ Liệu, 6) Trình bày kết quả, 7) Triển Khai Mô Hình

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • MỤC LỤC

  • LỜI NÓI ĐẦU

  • I- ĐIỀU GÌ DẪN ĐẾN KỸ THUẬT DATA MINING

  • 2- Sự cho phép của kỹ thuật và xu thế thời đại

  • II- DATA MINING LÀ GÌ

  • 1- Định nghĩa về Data Mining

  • 2- Các bước trong Data Mining

  • 3- Phân loại các hệ thống Data Mining

  • 4- Ứng dụng của Data Mining

  • I- KHÁI QUÁT VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU

  • 1- Phân cụm dữ liệu là gì?

  • 2- Các ứng dụng của phân cụm dữ liệu

  • 3- Các vấn đề nghiên cứu trong phân cụm

  • 4- Các yêu cầu đối với bài toán phân cụm

  • II- KHÁI QUÁT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỮ LIỆU

  • 1- Phương pháp phân hoạch (Partitioning methods).

  • 2- Phương pháp phân cấp (Hirarchical methods).

  • 3- Phương pháp dựa vào mật độ (Density-based Method).

  • 4- Phương pháp dựa vào chia lưới (Grid-based methods).

  • III- PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM DỰA VÀO MẬT ĐỘ DBSCAN

Trích đoạn

Sự Phụ Thuộc của LOF Theo Minpts

Xác Định Miền Của Minpts

CÁC PHẠM TRÙ ỨNG DỤNG DATA MINING

Vấn Đề Thƣơng Nghiệp

Nguồn dữ Liệu, Chuẩn Bị Dữ Liệu

Phƣơng Pháp Kỹ Thuật Để Khai Phá Dữ Liệu

Trình bày kết quả

Triển Khai Mô Hình

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan